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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-24102018-100329
Documento
Autor
Nome completo
Rafael Ribeiro dos Santos
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2018
Orientador
Banca examinadora
Bonato, Vanderlei (Presidente)
Lima, João Miguel Gago Pontes de Brito
Osório, Fernando Santos
Pedrino, Emerson Carlos
Título em português
Um framework para agrupar funções com base no comportamento da comunicação de dados em plataformas multiprocessadas
Palavras-chave em português
Agrupamento de funções
Distribuição de comunicação
Largura de banda variável
Plataformas heterogêneas
Resumo em português
O aumento da demanda por sistemas computacionais mais eficientes para obter alto desempenho impôs novos desafios à comunidade de pesquisa, que precisou buscar por novas plataformas heterogêneas para grandes aplicações. Para utilizar todo o potencial dessas plataformas, podese agrupar a aplicação em grupos menores de modo que cada grupo seja executado em uma unidade de processamento específica, para reduzir o gargalo de comunicação, de acordo com o comportamento de comunicação durante a execução da aplicação. Com o propósito de oferecer um agrupamento mais eficiente, este projeto propõe a análise de agrupamento de uma aplicação levando em consideração não só o volume total de dados, mas também a distribuição desse volume durante o tempo de execução associado à restrição da banda e da taxa de transmissão. Embora alguns trabalhos considerem o volume total de dados para o agrupamento, não é evidenciado como esse volume é distribuído e como a restrição de banda afeta o agrupamento. Assim, neste projeto foi implementado um framework para sugerir um agrupamento considerando a distribuição do volume de comunicação e restrições de banda. Além disso, foi desenvolvido um módulo de extensão para a ferramenta externa MCProf (Memory and Communication Profiler) com o objetivo de obter a distribuição do volume de comunicação. A validação do framework foi realizada por meios de testes de agrupamentos de aplicações nos quais foram comparados o tempo de comunicação do agrupamento gerado pela execução do framework em relação aos resultado dos agrupamentos considerando os trabalhos da literatura. O uso desta abordagem apresentou um aumento no desempenho que variou de 1,117X a 2,621X para as aplicações usadas nos experimentos.
Título em inglês
A framework for clustering functions based on the behavior of data communication on multiprocessed platforms
Palavras-chave em inglês
Clustering functions
Communication distribution
Heterogeneous platforms
Variable bandwidth
Resumo em inglês
The increased demand for more efficient computing systems to achieve high performance proposed new challenges to the research community, which needed to search for new heterogeneous platforms for large applications. To utilize the full potential of these platforms, the application can be grouped into small groups that runs on a specific processing unit to reduce the communication bottleneck according to the communication behavior during application execution . With the purpose of offering a more efficient clustering, this project proposes the analysis of clustering of an application taking into account not only the total volume of data, but also the distribution of that volume during the execution time associated to the band and restriction of rate transmission. Although some studies consider the total volume of data for the cluster, it is not clear how this volume is distributed and how the band constraint affects clustering. Thus, in this project was implemented a framework to suggest a cluster considering the distribution of the volume of communication and band restrictions. In addition, an extension module was developed for the external tool MCProf (Memory and Communication Profiler) in order to obtain the distribution of the communication. The validation of the framework was performed by clsutering tests which used applications in which the communication time of the cluster generated by the execution of framework was compared to the results of the clusters considering the literature. The use of this approach showed an increase in performance ranging from 1.117X to 2.621X for the applications used in the experiments.
 
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Data de Publicação
2018-10-24
 
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